Développement d'outils dynamiques de détection automatique des essences forestières à partir de mesures aéroportées par ballons stratosphériques

“人的生存”是指“重要的、重要的、不可改变的、不可改变的、不可改变的、不可改变的”。表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证，表层土壤的质量保证。各种各样的交换器，如交换器，交换器，交换器，交换器，交换器，交换器，交换器，交换器。数据采集的解决方案、卫星成像的解决方案、测量工具的选择和数据采集的解决方案。这些无人机，例如，在可承受高度的小区域内的新一代幸存者，都是在大区域内的大范围内进行的。利用测量站的方法，将空气中的空气和气球混合起来，平流层中的空气和空气混合起来，在海拔10至35公里的高空，将空气和空气混合在一起，将空气和空气混合在一起，将空气和空气混合在一起。在此项目中，我们提出了一种新的方案，即在遥感数据采集过程中自动采集数据，在遥感数据采集过程中自动采集数据，在高级大气测量站采集数据。从空间和时间的角度看，这是一种跨越空间和时间的跨越，是一种跨越空间和时间的跨越。再加上，l'outil dsamuveloppourrait aider <s:2> dsamutecter la prsamuence De feux De forêts et leur samuvelo court term。抵达后，CERFO处理了与LUX Aerobot公司合作的<s:1>图像卫星、<s:1>图像卫星、<s:1>图像卫星、<s:1>图像卫星和<s:1>图像卫星。因此，更简单的交换条件可以使交换条件更简单。本文提出了一种适用于<s:1>电子<s:1>林业<e:1>分类的<s:1>电子<s:1>林业<e:1>分类算法。Leurs的性能表现优于其他指标，如调整Leurs参数<e:1>、进入<e:1>等。1 .单一的msamthode de dsamicion - nommsamices - multi-couches - cerest - est - sametin - de classifier - images / ensembles - desp<e:1> - diverses - diverses, soit de grossi<e:1> (feuillus/ conif<e:1>) - <e:1> - fine （essence individuelle）。最后，我将继续执行我的任务，我将继续执行我的任务，我将继续执行我的任务，我将继续执行我的任务，我将继续执行我的任务。将所有的宇航宇航系统的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统中的宇航宇航系统。

Le suivi des peuplements forestiers est d'importance considérant l'état précaire des écosystèmes à l'échelle mondiale. Couvrant plus du tiers de la surface terrestre, les forêts sont les principales responsables de la qualité de l'environnement, notamment parce qu'elles assurent la qualité de l'air et le filtrage de l'eau, qu'elles abritent la moitié des espèces animales et qu'elles sont une ressource massive de matières premières. Diverses méthodes de télédétection permettent la caractérisation de son état, de son évolution temporelle et spatiale. Parmi les solutions d'acquisitions, l'imagerie satellitaire est la plus populaire mais elle présente des limites de moments de survol, des choix d'instruments de mesure et des résolutions souhaitées. Les drones, eux, ne peuvent survoler que de petites zones à faible altitude, ce qui rend ardue l'évaluation de grandes superficies. L'utilisation de stations de mesures portées par ballons stratosphériques flottant entre 10 et 35 km d'altitude s'avère une solution clef pour la prise de mesure à l'échelle nationale. Le but de ce projet est de concevoir une méthode de détection automatique d'espèces forestières par apprentissage profond à partir d'imagerie multispectrale acquise à bord d'une station de mesure en haute atmosphère. Cette méthode permettra l'identification des espèces et l'évolution spatiotemporelle de certaines de leurs caractéristiques. De plus, l'outil développé pourrait aider à détecter la présence de feux de forêts et leur évolution à court terme. Afin d'y arriver, le CERFO procédera au traitement d'images satellitaires gratuites ainsi que d'images et données fournies par LUX Aerobot. Ensuite, leur prétraitement permettra d'optimiser les étapes d'apprentissage profond. S'en suivra une évaluation et une sélection des algorithmes adaptés à la classification des espèces forestières. Leurs performances seront alors optimisées par l'ajustement de leurs paramètres d'entraînement. Une méthode de détection nommée multi-couches sera testée afin de classifier les images par ensembles d'espèces à diverses échelles spatiales, soit de grossière (feuillus/conifères) à fine (essence individuelle). Finalement, l'amélioration continue des performances de détection sera effectuée à partir des nouvelles données qui seront acquises au long du projet. Il en résultera une méthode complète d'analyse automatique d'images pour le suivi des peuplements forestiers par ballons stratosphériques de LUX Aerobot.